https://note.tsure-zure.net/ 2026-06-10T11:58:32+00:00 https://note.tsure-zure.net/ https://note.tsure-zure.net/lib/exe/fetch.php?media=wiki:logo.png text/html 2025-10-09T07:14:59+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://note.tsure-zure.net/doku.php?id=ccdf&rev=1759994099&do=diff CCDF Home ---------- CCDF とは 相補累積分布関数（CCDF: Complementary CDF） は、 ある確率変数 $X$ が「ある値より大きい」確率を示します。 $$ \bar{F}(x) = P(X > x) = 1 - F(x) $$ * CDF の補集合（全体から差し引く） * 「まだ起きていない確率」「生存確率」などに応用$$ \bar{F}(x) = 1 - \int_{-\infty}^{x} f(t)\,dt $$$0 \leq \bar{F}(x) \leq 1$$\bar{F}(-\infty) = 1$$\bar{F}(\infty) = 0$$x$ text/html 2025-10-09T07:14:43+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://note.tsure-zure.net/doku.php?id=cdf&rev=1759994083&do=diff CDF（累積分布関数） Home ---------- CDF とは 累積分布関数（CDF: Cumulative Distribution Function） は、 確率変数 $X$ が「ある値以下」になる確率を表す関数です。 $$ F(x) = P(X \leq x) $$ * 値 $x$ 以下の確率を累積 * 単調非減少（右へ行くほど増加）$f(x)$$F(x)$$$ F(x) = \int_{-\infty}^{x} f(t)\,dt $$$0 \leq F(x) \leq 1$$F(-\infty) = 0$$F(\infty) = 1$$x$$F(x)$ text/html 2025-10-08T22:54:59+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://note.tsure-zure.net/doku.php?id=cv&rev=1759964099&do=diff CV 値（変動係数） CV 変動係数とは Home ---------- CV 値とは 定義 CV（変動係数）は以下の式で定義されます： CV = σ / μ * σ：標準偏差 * μ：平均値 ---------- 意味 * 標準偏差を平均で正規化した相対的指標 text/html 2025-10-09T07:14:06+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://note.tsure-zure.net/doku.php?id=gauss&rev=1759994046&do=diff 逆ガウス分布（Inverse Gaussian） Home ---------- 逆ガウスとは 逆ガウス分布（Inverse Gaussian Distribution） は、 正の実数上で定義される非対称な連続分布で、 特に「待ち時間」「発生間隔（Δt）$\mu > 0$$\lambda > 0$$$ f(x; \mu, \lambda) = \sqrt{\frac{\lambda}{2\pi x^3}} \exp\left( -\frac{\lambda(x - \mu)^2}{2\mu^2 x} \right) $$$x > 0$$\mu$$\lambda$$x > 0$$\lambda$$\mu$$\mu^3 / \lambda$$ \text{CV} = \sqrt{\mu / \lambda}$$\mu$$\lambda$… text/html 2025-10-09T07:15:22+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://note.tsure-zure.net/doku.php?id=hazard&rev=1759994122&do=diff Hazard 関数 Home ---------- Hazard とは ハザード関数（Hazard Function） は、 「ある時点まで事象が起きなかったとき、その直後に起きる瞬間的な発生率」を示す関数です。 $$ h(x) = \frac{f(x)}{1 - F(x)} = \frac{f(x)}{\bar{F}(x)} $$ * 母集団が「生き残っている」ことを前提にした発生率$f(x)$$F(x)$$\bar{F}(x)$$$ h(x) = \frac{f(x)}{\bar{F}(x)} = \frac{f(x)}{1 - F(x)} $$$x$$h(x) \geq 0$$f(x)$$f(x)$$F(x)$$\int f(x)dx$$\bar{F}(x)$$1 - F(x)$$h(x)$$\frac{f(x)}{\bar{F}(x)}$$f(x)$$\bar{F}(x)$… text/html 2026-04-11T19:32:42+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://note.tsure-zure.net/doku.php?id=index.html&rev=1775935962&do=diff StudyNote Nobe がさまざまなことをノートする DokuWiki ---------- 地震発生件数グラフ 2016〜2026年 各日地震発生件数グラフ（件数､最大地震規模情報） 2016-2026 地震発生件数グラフ 凡例の年をクリックすると折れ線グラフが ON/OFF します text/html 2025-10-09T07:16:44+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://note.tsure-zure.net/doku.php?id=pareto&rev=1759994204&do=diff パレート分布（Pareto） Home ---------- パレートとは パレート分布（Pareto Distribution） は、 極端な値（非常に大きなもの）がまれに出現するような現象に適した分布です。 * 「右裾が極端に長い$x_m > 0$$\alpha > 0$$$ f(x; \alpha, x_m) = \frac{\alpha x_m^\alpha}{x^{\alpha+1}} \quad (x \geq x_m) $$$x_m$$\alpha$$x \geq x_m$$\alpha > 1$$\frac{\alpha x_m}{\alpha - 1}$$\alpha > 2$$\frac{\alpha x_m^2}{(\alpha - 1)^2(\alpha - 2)}$$\alpha$$x_m$$10^9$$\alpha$$\alpha$… text/html 2025-10-09T07:14:28+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://note.tsure-zure.net/doku.php?id=pdf&rev=1759994068&do=diff PDF（確率密度関数） Home ---------- PDF とは 確率密度関数（PDF: Probability Density Function） は、 連続型の確率変数において「ある値の周辺にどの程度確率が集中しているか（≒確率の濃さ）」を示す関数です。$( X )$$f(x) $$$ P(a \leq X \leq b) = \int_a^b f(x)\,dx $$$f(x) \geq 0$$\int_{-\infty}^{\infty} f(x)\,dx = 1$$P(X = a) = 0$$$ f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} \exp\left(-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}\right) $$$( \mu )$$( \sigma )$\( f(x) \)\( F(x) \)\( F(x) = \int_{-∞}^x f(t) dt \)…